A era do A-IoT já começou enquanto a superfície de ataque cresce a cada sensor. Segurança, portanto, virou disputa de velocidade. A-IoT (Autonomous Internet of Things) descreve ecossistemas em que dispositivos conectados tomam decisões locais, trocam contexto em rede e executam ações com autonomia.

Em cidades inteligentes, indústria 4.0, saúde e veículos, sensores deixam de ser “olhos” passivos e passam a operar como agentes. É um salto que eleva eficiência, assim como o risco. O mesmo sistema que otimiza tráfego, energia e produção pode abrir trilhas para intrusões, fraude de identidade de máquina e ataques com adaptação em tempo real. A defesa tradicional, centrada em regras estáticas e revisões periódicas, perde aderência nesse cenário. Estudos registram processamento diário de mais de 100 trilhões de sinais de segurança. O número descreve telemetria massiva, ruído alto e uma janela curta para decidir.

Fundamentos que funcionam no A-IoT

Modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo sustentam detecção de intrusão e anomalias ao comparar padrões de tráfego, comandos e até comportamento físico. IDS/IPS (Intrusion Detection System/Intrusion Prevention System) ganha valor quando correlaciona borda e núcleo, com séries temporais, topologia e perfil operacional. A engenharia aqui passa por inventário, qualidade, validação e observabilidade.

Para privacidade e escala, aprendizado federado permite treinar modelos nos próprios dispositivos ou gateways e enviar apenas atualizações de parâmetros. Em saúde conectada, essa escolha reduz exposição de dados sensíveis e ainda favorece aprendizado coletivo. Em indústria, ajuda a absorver particularidades locais sem centralizar todo o tráfego.

Paradigmas emergentes com impacto direto

XAI (Explainable Artificial Intelligence) sai do campo acadêmico e vira condição de auditoria e confiança. Uma detecção sem justificativa pode bloquear processos essenciais e gerar disputa de responsabilidade. GANs (Generative Adversarial Networks) ampliam o uso dual. Do lado defensivo, ajudam a sintetizar tráfego de ataque raro e a fortalecer modelos em cenários escassos. Do lado ofensivo, apoiam camuflagem. A resposta madura trata GAN como ferramenta de teste, com validação e governança. Digital twins aceleram resiliência. Um gêmeo digital de um ecossistema A-IoT permite simular falhas, ataques e respostas sem tocar o ambiente real, o que encurta ciclos de aprendizagem.

Tarefas críticas que pedem autonomia responsável

Detecção e prevenção evoluem de assinaturas para modelos comportamentais. Anomalia vira peça central porque ataques em A-IoT imitam normalidade. Malware em dispositivos restritos pede análise eficiente, com extração de traços e inspeção de fluxos sob limitação de CPU e energia. Identidade ganha protagonismo. Um relatório global de inteligência de ameaças relata abuso de contas válidas como 30% dos incidentes a que respondeu. Em A-IoT, “conta válida” inclui certificado de dispositivo, chave, token e credenciais de manutenção. Sem atestação forte, rotação e gestão de chaves, a rede vira terreno fértil para sequestro silencioso.

Resposta autônoma fecha o ciclo. Isolar, conter, restaurar e aprender exige playbooks executáveis e orquestração em segundos. Um case público ilustra a escala: um ataque DDoS alcançou pico de 15,72 Tbps. Com esse patamar, intervenção manual no primeiro minuto perde viabilidade.

Limites práticos e riscos adversariais

A promessa de defesa por inteligência artificial esbarra em maturidade organizacional. Um índice global de prontidão aponta apenas 4% das empresas no estágio “Mature”. A-IoT pseudoseguro pune esse descompasso: sem segmentação, observabilidade e resposta orquestrada, o modelo vira acessório caro. Ataques adversariais elevam a complexidade. Envenenamento de dados, evasão e extração de modelo atingem a camada cognitiva da defesa. Robustez pede testes sistemáticos, red teaming de modelos e monitoramento de drift.

Governança e ética como engenharia

O World Economic Forum registra que 66% das organizações esperam que a inteligência artificial cause o maior impacto em cibersegurança em 2025, enquanto 37% implantaram ferramentas antes de proteger o deployment. Esse descompasso combina apetite e imprudência. Em A-IoT, isso vira risco moral e jurídico: decisão autônoma sem transparência cria dano com autoria difusa. A resposta séria une princípios e arquitetura: minimização de dados, consentimento, trilhas de auditoria, explicabilidade proporcional ao risco e accountability clara. A-IoT desloca a cibersegurança do terreno do controle manual para o terreno da coordenação automatizada. A defesa relevante combina aprendizado, explicação, simulação e resposta autônoma, com governança severa. Sem essa disciplina, autonomia vira fragilidade em escala.

Roger Finger é head de Inovação da Positivo Tecnologia